De Toekomst van Documentanalyse: Bouw Jouw Multimodale RAG Agent

Stel je voor: een agent die niet alleen tekst en tabellen uit complexe PDF-bestanden haalt, maar ook de afbeeldingen begrijpt en deze direct in een interactieve chat weergeeft. In deze blogpost neem ik je mee in het proces van het bouwen van een multimodale RAG agent, waarbij OCR-technologie, AI-beeldanalyse en een vector database samenkomen om jouw data om te zetten in inzichten die er echt toe doen.

Van Document naar Data: De Kracht van OCR

Bij het verwerken van informatie-rijke documenten, zoals producthandleidingen, gaat het er niet om alleen de tekst eruit te halen. Wij maken gebruik van een krachtige OCR API – in dit geval van Mistl – die je PDF-bestanden kan verwerken, waarbij niet alleen de tekst maar ook beelden en tabellen worden geëxtraheerd. Het resultaat is een LLM-vriendelijke Markdown-output waarin inline bestandsnamen van afbeeldingen en diagrammen zijn opgenomen. Zo leg je de basis voor een workflow die zowel machine-leesbaar als rijk aan context is.

AI Vision: Meer dan Alleen Afbeeldingen

Wat deze workflow uniek maakt, is de toevoeging van een AI vision model. In plaats van simpelweg een afbeelding te indexeren, zorgt dit model ervoor dat elke afbeelding ook een diepgaande analyse krijgt. Met een vooraf gedefinieerde prompt kun je bepalen hoe gedetailleerd de annotaties moeten zijn. Hierdoor worden afbeeldingen omgezet in waardevolle data: naast de originele base64-code krijg je ook een natuurlijke taalbeschrijving van de inhoud. Dit maakt de uiteindelijke respons van jouw agent veel rijker.

Annotatieniveau Instellen

Door nauwkeurig te bepalen welke informatie je uit de afbeeldingen wilt halen, creëer je een brug tussen visuele content en tekstuele uitleg. Deze integratie zorgt ervoor dat de output niet alleen informatief is, maar ook visueel aantrekkelijk wordt weergegeven in de chatinterface.

Opslag en Zoekfunctionaliteit met Superbase

Nadat de data – inclusief tekst, afbeeldingen en annotaties – is geëxtraheerd, is de volgende stap het structureren en opslaan ervan. Door de data op te splitsen in behapbare stukken en deze om te zetten in vectoren met behulp van een embedding model (zoals OpenAI’s Text Embedding), kun je alles opslaan in een Superbase vector store. Dit maakt het mogelijk om gerichte en snelle zoekopdrachten uit te voeren op de complete dataset.

Stap-voor-Stap: Van Upload tot Embedding

• Document Ingestie: Het ophalen van PDF-bestanden via een HTTP-request en het doorsturen daarvan naar de OCR API.
• OCR & Beeldannotatie: Extractie van tekst en afbeeldingen waarin niet alleen de raw data, maar ook contextuele annotaties worden meegegeven.
• Data Chunking en Embedding: Het opdelen van de geëxtraheerde data in segmenten en het omzetten naar vectoren met behulp van een embedding model.
• Opslag in Superbase: Uploaden van de vectoren en de bijbehorende base64-afbeeldingen naar de vector database voor snelle opvraging.

Interactieve Chat: Praat Met Jouw Data!

Eenmaal opgeslagen in de vector database, kun je een interactieve chatomgeving opzetten. Wanneer een gebruiker bijvoorbeeld vraagt: “Waar voeg ik de wasverzachter toe?” wordt de vraag omgezet in vectors die worden vergeleken met de opgeslagen data. Het resultaat? Een response die niet alleen een tekstuele uitleg geeft, maar ook relevante beelden en annotaties weergeeft – direct in de chat.

“Met een slimme combinatie van OCR, AI-beeldanalyse en vector search krijgen we niet alleen antwoorden, maar ook visuele ondersteuning die de context compleet maakt.”

Conclusie: De Impact op Documentautomatisering

Door optimaal gebruik te maken van OCR, AI en vector databases, til je documentanalyse naar een hoger niveau. De multimodale RAG agent die we vandaag hebben besproken maakt het mogelijk om complexe vraagstukken te beantwoorden met een combinatie van tekst en beeld, waarbij de gebruiker een compleet en contextueel rijk antwoord krijgt. Of je nu een ontwikkelaar bent op zoek naar de nieuwste technologie of een bedrijf dat zijn klantenservice wil verbeteren, deze geavanceerde workflow biedt een robuuste en efficiënte oplossing.

Wil je weten hoe jij deze technologie zelf kunt implementeren? Bekijk dan onze video, ontdek de blueprints in onze community en duik dieper in de wereld van multimodale documentanalyse!